flatironinstitute/CaImAn

何を解決するか

CaImAn は、カルシウムおよび電位イメージングデータの大規模解析を目的とした Python ツールボックスです。高容量の蛍光顕微鏡データを処理する課題に対処し、ノイズや運動アーティファクトから意味のある生物学的信号を抽出します。

動作方法

このツールボックスは、画像データを処理するためのスケーラブルなアルゴリズムのセットを実装しています。画像の安定化のためのモーション補正、神経細胞の同定のためのソース抽出、神経活動の推定のためのスパイクデコンボリューション、および異なる記録セッション間での神経細胞の追跡のためのレジストレーションを処理します。1光子および2光子蛍光顕微鏡の両方をサポートし、オフライン（後処理）またはオンライン（リアルタイム）のモードで動作可能です。

対象ユーザー

大規模なカルシウムまたは電位イメージングデータセットを処理し、神経活動パターンを特定したい神経科学および生物イメージングの研究者。

主な特徴

• 多様なイメージング対応: 1光子および2光子蛍光顕微鏡データの両方に対応。
• スケーラブルなアルゴリズム: モーション補正、ソース抽出、スパイクデコンボリューションの高速処理手法を提供。
• リアルタイム対応: OnACID などのオンライン解析モードをサポートし、リアルタイム実験に対応。
• マルチセッション追跡: 複数のイメージングセッション間での神経細胞のレジストレーションを可能にするツールを含む。
• 包括的なデモ: 3Dボリュームイメージングから樹状突起解析まで、さまざまなユースケースをカバーする Jupyter ノートブックを多数提供。